pytorch是否支持finetune方法的INT8量化？

堂吉诃德的猫 2021-06-23 14:29:18

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weixin_38498942 2021-06-24
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finetune 方法的INT8量化在现在的tensorflow里是支持得比较好的，pytorch也在逐步完善。

模型加速之INT8量化原理及实践（基于TensorRT）
1、量化的定义是将网络参数从Float-32量化到更低位数，如Float-16、INT8、1bit等。 2、量化的作用：更小的模型尺寸、更低的功耗、更快的计算速度。下图是不同数据结构比较及执行基本运算时的计算消耗。 3、...
Pytorch 1.3.0 量化介绍
量化介绍 量化指的是使用比浮点精度更少的比特数来进行yi计算和...PyTorch支持INT8的量化，相比于FP32，模型大小减少了4x，对内存带宽的需求也减少了4x。INT8操作的硬件支持使得其计算通常要比FP32快2-4倍。量化主...
pytorch 量化笔记
与典型的 FP32 型号相比，PyTorch 支持 INT8 量化，从而可将模型大小减少 4 倍，并将内存带宽要求减少 4 倍。 与 FP32 计算相比，对 INT8 计算的硬件支持通常快 2 到 4 倍。 量化主要是一种加速推理的技术，并且量化...
TensorRT的两种INT8量化方式: QTA, PTQ
深度学习 (DL) 模型的训练阶段包括...与此同时，之前的帖子表明较低的精度（例如 INT8）通常足以在推理过程中获得与 FP32 相似的精度。稀疏性和量化是流行的优化技术，用于解决这些问题，缩短推理时间并减少内存占用。
PyTorch QAT（量化感知训练）实践——基础篇
本文介绍了int8量化和QAT的原理，并基于PyTorch介绍了提供的PTQ和QAT的方法。
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